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	<title>全文搜索 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic</title>
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原文地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/full-text-search.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/full-text-search.html</a>, 版权归 www.elastic.co 所有<br/>
                            英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/full-text-search.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/full-text-search.html</a>
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<b>请注意:</b><br>本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="full-text-search"></a>全文搜索<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/100_Full_Text_Search/00_Intro.asciidoc">edit</a>
</h2>
</div></div></div>
<p>我们已经介绍了搜索结构化数据的简单应用示例，现在来探寻 <em>全文搜索（full-text search）</em> ：怎样在全文字段中搜索到最相关的文档。</p>
<p>全文搜索两个最重要的方面是：</p>
<div class="variablelist">
<dl class="variablelist">
<dt>
<span class="term">
相关性（Relevance）
</span>
</dt>
<dd>
它是评价查询与其结果间的相关程度，并根据这种相关程度对结果排名的一种能力，这种计算方式可以是 TF/IDF 方法（参见 <a class="xref" href="relevance-intro.html" title="什么是相关性?">相关性的介绍</a>）、地理位置邻近、模糊相似，或其他的某些算法。
</dd>
<dt>
<span class="term">
分析（Analysis）
</span>
</dt>
<dd>
它是将文本块转换为有区别的、规范化的 token 的一个过程，（参见 <a class="xref" href="analysis-intro.html" title="分析与分析器">分析的介绍</a>） 目的是为了（a）创建倒排索引以及（b）查询倒排索引。
</dd>
</dl>
</div>
<p>一旦谈论相关性或分析这两个方面的问题时，我们所处的语境是关于查询的而不是过滤。</p>








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        </div>
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